¿Cuáles son dos aplicaciones importantes de ciencia de datos?

Data Science es un campo de Big data que evalúa datos complejos masivos y da una visión significativa de los datos. El campo ha estado dominando la mayoría de las industrias hoy en día y se ha convertido en el combustible para las industrias. Ha dado forma a un nuevo mundo donde ha revolucionado la manera de percibir los datos. Se ha convertido en una nueva tendencia a nivel mundial, incluyendo varios servicios de salud, banca, comercio electrónico, manufactura, y más. También tiene muchas aplicaciones de la ciencia de los datos relacionadas con ella en su grupo. Grandes gigantes de datos como Amazon, Google y Facebook utilizan conceptos de ciencia de datos para las ideas y decisiones empresariales para sus organizaciones. El artículo explica las mejores aplicaciones de la ciencia de los datos. Echemos un vistazo.

Aplicaciones de ciencia de datos principales

1. Fraude y detección de riesgos

La financiación realizada fue un participante en las aplicaciones de datos. Las finanzas y la ciencia de los datos van de la mano, ya que, al igual que la ciencia de los datos, las finanzas también tienen que ver con los datos. Las empresas anteriores tenían un montón de papeleo para iniciar la sanción de préstamos, mantenerlos, incurrir en pérdidas, y estar en deuda. Así que las prácticas de ciencia de datos fueron consideradas como la solución. Para analizar las probabilidades de riesgo, aprendieron a separar los datos mediante perfiles de clientes, gastos pasados y otras variables necesarias. También ayuda a impulsar sus productos bancarios basados en el poder adquisitivo del cliente. Otra aplicación podría ser que la gestión de cartera de clientes analiza tendencias en datos a través de la inteligencia empresarial herramientas para la ciencia de datos. Ciencias de los datos También introduce la formación algorítmica; las instituciones financieras pueden tomar decisiones basadas en datos mediante un análisis riguroso de los datos. Por lo tanto, haciendo que las experiencias del cliente sean mejores para los usuarios ya que a través de un amplio análisis de la experiencia del cliente y la modificación de preferencias, las instituciones financieras pueden crear una relación personalizada con sus clientes.

2. Atención de la salud

Varias industrias en el campo de la atención de la salud aprovechan la ciencia de los datos para obtener información valiosa. Estudiemos estas industrias populares y cómo se integran con la ciencia de datos para que sus resultados sean productivos.

2.1. Análisis y diagnóstico de imágenes

Tradicionalmente las imágenes médicas eran estudiadas por los propios médicos, buscando pistas para detectar una anormalidad, si la hubiera, en los informes del paciente. Eventualmente, las resonancias magnéticas, radiografías y tomografías computarizadas crearon una influencia en el análisis de imágenes médicas. Con un mayor desarrollo de las tecnologías informáticas y el aumento de los datos, se han creado máquinas y herramientas de reconocimiento de imágenes para detectar automáticamente defectos en la imagen. Diferentes métodos y marcos como MapReduce ayudan a los médicos en los procedimientos y diagnostican diversas enfermedades como la detección de tumores, la delineación de órganos y mucho más.

2.2. Investigación genética y genómica

La investigación genética y genómica ha dado un nuevo giro y se inclina hacia un nivel avanzado de tratamiento con integración de la ciencia de datos para un mejor análisis de datos. La ciencia de los datos ayuda a los bioinformáticos y genetistas a analizar la reacción de los genes a varios medicamentos. Su objetivo es entender y estudiar el impacto del ADN en la salud de un individuo tratando de encontrar conexiones biológicas entre enfermedades, genes y respuesta a medicamentos. Se sabe que las tecnologías de macrodatos como MapReduce reducen significativamente el tiempo de procesamiento para la secuenciación del genoma.

2.3. Descubrimiento y Desarrollo de Drogas

Explorar y descubrir un nuevo medicamento implica muchos años de investigación y pruebas para el momento en que llega a la fabricación y finalmente obtiene una autorización para llegar a las tiendas médicas y hospitales para los pacientes. El procedimiento también implica un gasto masivo en términos de tiempo y dinero. La ciencia de los datos tiene un impacto significativo en la fabricación de drogas al simplificar y acortar significativamente el proceso.

Ofrece algoritmos específicos que nos proporcionan una visión oportuna de la tasa de éxito de la droga recién descubierta.

3. Reconocimiento de imagen y reconocimiento de voz

Los algoritmos de ciencia de datos gobiernan los campos de reconocimiento de voz e imagen. Podemos encontrar el gran trabajo de estos algoritmos en nuestra vida cotidiana. ¿Alguna vez te has encontrado a ti mismo y recibiendo ayuda de asistentes de voz virtuales como Google Assiant, Alexa o Siri? Bueno, su algoritmo de reconocimiento del habla está trabajando detrás del sistema, tratando de entender y evaluar sus palabras y regresando con resultados productivos de su uso. El reconocimiento de imágenes también puede estar en todas tus redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter. Estas aplicaciones ofrecen reconocer a la persona en tu lista y ofrecer etiquetarlos cuando subas una foto con ellos en tu perfil.

4. Planificación de rutas aéreas

Compañías como Southwest Airlines, Alaska Airlines han comenzado a incurrir en la ciencia de los datos en su procesamiento de vuelos para traer el nuevo cambio en su estilo de trabajo. Las compañías aéreas anteriores sufrieron una pérdida masiva con el aumento de los precios del combustible, ya que les resultó difícil mantener la tasa de ocupación y los beneficios de explotación. Con la ciencia de los datos, las compañías aéreas pueden pensar en mejoras estratégicas como predecir retrasos de vuelo, decidir sobre el avión para comprar, planificar rutas y escalas, y estrategias de marketing como un programa de fidelización de clientes.

5. Juegos

También son algoritmos de ciencia de la máquina y los datos que se actualizan a un nuevo nivel a medida que el jugador se mueve el nivel más alto en el juego. El algoritmo está diseñado y desarrollado para analizar el rendimiento anterior del jugador y dar forma al juego en consecuencia. Estudios de juegos de primera categoría como Zynga, EA Sports han mejorado a una nueva experiencia con la ayuda de estos algoritmos.

6. Banca

La ciencia de los datos ha permitido que los bancos de todo el mundo sean más seguros y gestionen sus recursos de manera eficiente. También les permite tomar decisiones más inteligentes y estratégicas y ser salvados del fraude. También ayuda a gestionar los datos de los clientes, el análisis de riesgos y el modelado, el análisis predictivo y mucho más.

La ciencia de los datos permite a los banqueros evaluar el valor de la vida útil del cliente, lo que les permite monitorear y así obtener varias predicciones y analizar los patrones de inversión de los clientes para su negocio. Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la estrategia de análisis en tiempo real.

7. Comercio electrónico

Los algoritmos de ciencia de datos y los conceptos de aprendizaje automático como NLP y sistemas de recomendación están beneficiando enormemente al mercado del comercio electrónico. Las plataformas de comercio electrónico pueden estudiar las compras de clientes y la retroalimentación utilizando tales técnicas para obtener información poderosa para su desarrollo empresarial. Utilizan el NLP para analizar textos y encuestas en línea. Se utiliza en el filtrado colaborativo y basado en contenidos para analizar los datos y proporcionar mejores servicios a sus clientes.

Otras maneras en que la ciencia de los datos ha afectado a la industria de la ciencia de los datos incluyen identificar la base de clientes, pronosticar bienes y servicios, identificar el estilo de los productos populares, optimizar las estructuras de precios, y más.

8. Fabricación

Los científicos de datos son el nuevo trabajo de fábrica en la industria manufacturera y, por lo tanto, adquirieron una posición crucial en la fabricación y el comercio minorista. Ha reducido los empleos redundantes mediante la introducción de maquinaria potente utilizando técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje de refuerzo. Además, la integración con tecnologías como Internet de las Cosas (IoT) permite a las industrias predecir posibles problemas, monitorear sistemas y analizar el flujo continuo de datos. Veamos cómo impacta la ciencia de los datos en la fabricación:

Optimice los costos de energía y las horas productivas.
Mejorar las decisiones y la calidad de los productos sobre la base de las opiniones de los clientes.
Construir un sistema autónomo utilizando datos históricos y en tiempo real para impulsar la línea de fabricación.

9. Transporte

El avance más significativo o la evolución que la ciencia de los datos nos ha dado en el transporte es la introducción de coches autoconductores. La ciencia de los datos ha creado un baluarte en el transporte mediante un amplio análisis de los patrones de consumo de combustible, el comportamiento de los conductores y la supervisión de los vehículos. Se está haciendo su nombre proporcionando entornos de conducción más seguros para los conductores, optimizando el rendimiento del vehículo, añadiendo autonomía al conductor, y mucho más. Mediante el aprendizaje del refuerzo y la introducción a la autonomía, los fabricantes de vehículos pueden crear automóviles inteligentes y mejores rutas logísticas. Servicios de cabina populares como Uber utilizan la ciencia de los datos para utilizar diversas variables como perfiles de clientes, ubicación, indicadores económicos y proveedores de logística para optimizar las rutas de precio y entrega y la asignación adecuada de recursos.

10. Educación

La ciencia de los datos desempeña un papel vital en el fomento de las habilidades académicas, no académicas y socioemocionales de una persona. Proporciona herramientas para medir el rendimiento del instructor, supervisando los requisitos de los estudiantes. Desempeña un papel diverso en la educación, y las universidades las utilizan para innovar el plan de estudios.

Conclusión

Para concluir, la ciencia de los datos ha dejado su huella en todas las industrias, como la educación, la banca, las finanzas, la fabricación y más para mejorar sus productos y servicios para los clientes. Debido a las diversas aplicaciones de la ciencia de los datos, las industrias necesitan mantenerse actualizadas y avanzar con la tecnología en el mundo competitivo. Espero que haya encontrado este artículo interesante. ¡Comparte en los comentarios de abajo! ¿Tiene alguna otra aplicación de ciencia de datos para compartir dónde se utiliza la ciencia de datos?

Simran trabaja en Hackr como escritor técnico. El graduado en MS Computer Science del conocido centro CS, alias Silicon Valley, también es editor del sitio web. Le gusta escribir sobre cualquier tema tecnológico, incluyendo programación, algoritmos, nube, ciencia de datos y inteligencia artificial. Viajar, dibujar y hacer jardinería son los pasatiempos que le interesan. Ver todas las entradas del autor